基于ARIMA模型的共享单车吸引量和发生量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于ARIMA模型的共享单车吸引量和发生量预测方法，包括以下步骤：1)采集区域内可用单车静态停放位置GPS定位数据，连续采集指定天数；2)获取区域内交通小区地理信息数据；3)将共享单车的地理位置信息匹配至各交通小区内；4)建立共享单车出行总样本；5)建立共享单车可用车辆分布时空分布热力图、各小区吸引发生次数空间热力图；6)建立各交通小区出行次数时间序列；7)建立标定参数后的ARIMA预测模型；8)预测下一个时间集计区间下各交通小区的共享单车出行量。该需求预测方法利用单车的位置数据，感知共享单车在城市内的时空特性，对时间序列进行预测，为共享单车的运营、管理和调度提供数据支撑。